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k-query

  • 计算xk+1除CRC-CCITT后的余式

    计算xk+1除CRC-CCITT后的余式,k从1到32768

    标签: CRC-CCITT xk 计算

    上传时间: 2016-06-18

    上传用户:ynsnjs

  • 计算xk+1除CRC-32后的余式

    计算xk+1除CRC-32后的余式,k从1到32768

    标签: CRC xk 32 计算

    上传时间: 2013-11-25

    上传用户:wangchong

  • 个人理财系统(管理股票信息)

    个人理财系统(管理股票信息),主要用来管理个人股票的信息,可以进行买入,卖出,股票分红等股票的基本操作,实现的股票的分析功能,以及股票的趋势(K线图)。

    标签: 股票

    上传时间: 2016-06-21

    上传用户:zhenyushaw

  • The last step in training phase is refinement of the clusters found above. Although DynamicClusteri

    The last step in training phase is refinement of the clusters found above. Although DynamicClustering counters all the basic k-means disadvantages, setting the intra-cluster similarity r may require experimentation. Also, a cluster may have a lot in common with another, i.e., sequences assigned to it are as close to it as they are to another cluster. There may also be denser sub-clusters within the larger ones.

    标签: DynamicClusteri refinement Although clusters

    上传时间: 2014-01-04

    上传用户:watch100

  • The package contains a Reed-Solomon coding and decoding program, derived partly from Phil Karn/Rob

    The package contains a Reed-Solomon coding and decoding program, derived partly from Phil Karn/Robert Morelos-Zaragoza "new_rs_erasures.c". In particular the Berlekamp-Massey algorithm has not been modified. New features compared to "new_rs_erasures.c" are: - fully parameterized: code parameters (n,k,m) can be selected via command line options. - decoding optional by Euclid or Belekamp-Massey algorithm - efficient support of shortened codes - extensive verbose levels for hardware verification

    标签: Reed-Solomon contains decoding package

    上传时间: 2013-12-11

    上传用户:shinesyh

  • 该综述介绍了分层次聚类法

    该综述介绍了分层次聚类法,最大距离样本,K平均聚类法等聚类方法的思路。

    标签: 层次聚类

    上传时间: 2016-06-30

    上传用户:星仔

  • 经典的划分聚类算法

    经典的划分聚类算法,isodata。可以不需要提供K值,进行聚类

    标签: 聚类算法

    上传时间: 2016-06-30

    上传用户:qlpqlq

  • 程序名:ga_bp_predict.cpp 描述: 采用GA优化的BP神经网络程序

    程序名:ga_bp_predict.cpp 描述: 采用GA优化的BP神经网络程序,用于单因素时间 序列的预测,采用了单步与多步相结合预测 说明: 采用GA(浮点编码)优化NN的初始权值W[j][i],V[k][j],然后再采用BP算法 优化权值

    标签: ga_bp_predict cpp 程序 BP神经网络

    上传时间: 2014-02-18

    上传用户:冇尾飞铊

  • Digital Signature Algorithm (DSA)是Schnorr和ElGamal签名算法的变种

    Digital Signature Algorithm (DSA)是Schnorr和ElGamal签名算法的变种,被美国NIST作为DSS(DigitalSignature Standard)。算法中应用了下述参数: p:L bits长的素数。L是64的倍数,范围是512到1024; q:p - 1的160bits的素因子; g:g = h^((p-1)/q) mod p,h满足h < p - 1, h^((p-1)/q) mod p > 1; x:x < q,x为私钥 ; y:y = g^x mod p ,( p, q, g, y )为公钥; H( x ):One-Way Hash函数。DSS中选用SHA( Secure Hash Algorithm )。 p, q, g可由一组用户共享,但在实际应用中,使用公共模数可能会带来一定的威胁。签名及验证协议如下: 1. P产生随机数k,k < q; 2. P计算 r = ( g^k mod p ) mod q s = ( k^(-1) (H(m) + xr)) mod q 签名结果是( m, r, s )。 3. 验证时计算 w = s^(-1)mod q u1 = ( H( m ) * w ) mod q u2 = ( r * w ) mod q v = (( g^u1 * y^u2 ) mod p ) mod q 若v = r,则认为签名有效。   DSA是基于整数有限域离散对数难题的,其安全性与RSA相比差不多。DSA的一个重要特点是两个素数公开,这样,当使用别人的p和q时,即使不知道私钥,你也能确认它们是否是随机产生的,还是作了手脚。RSA算法却作不到。

    标签: Algorithm Signature Digital Schnorr

    上传时间: 2014-01-01

    上传用户:qq521

  • SDL Component suite for D6 SDL 组建是一套支持科学和工程计算的工业控件集

    SDL Component suite for D6 SDL 组建是一套支持科学和工程计算的工业控件集,有10万行源码,50个例程. 3D 数据, 3D 数据,地图集,原子符号,β函数的情节的旋转,校验扫描的图像, CAS 登记号码,图表,颜色选择, 常量和兑换率,轮廓绘制,化学结构,化学数据,化学公式,X分配,群聚,转换程序,曲线适合, 地理数据,基体,图解,目录,配给,矩阵标签, eigenvectors, F-分布, FFT( 快速傅里叶变换) 小圆点的决定因素的数据库, 先进先出,文件和磁盘进入,γ函数,地理地图集,地理地图,坡度填补, grep,同位素, Kohonen 神经网络, KNN( k 最近邻) ,标签开动网络浏览程序,列举意见,地图,数学,矩阵,仪表展示, MLR( 多线性回归), 分子公式,神经网络,正规分布,数值的输入,数字标签,数字桌子编辑程序,元素周期表,极地的图解, PCA( 主成分分析),发展酒吧,配给,随便发电机,回归, RLE( 行程编码),数据的轮流的quantiles, 科学图表, scrollable 展示,清除,花键,棋盘式分照表,统计,溪,线矩阵,串处理技术,数据的表面情节, SVD( sigular 估价分解), t 分配,价电子,矢量,数据, VU 米的形象化

    标签: SDL Component suite for

    上传时间: 2016-07-15

    上传用户:caiiicc